Chang Gung Memorial Hospital Linkou（CGMH Linkou）は台湾最大の病院の1つで、毎年何百万人もの患者にサービスを提供しています。 また、国内で最も忙しい臨床検査室の1つを運営しています。当院は今後数年間でこの検査室を拡大する予定ですが、その間、パフォーマンスを向上させ、既存の施設での提供を増やすために常に取り組んでいます。
これらの取り組みの一環として、検査室のマネージャーは最近、免疫組織化学の不均一なワークフローのバランスをとり、ピーク検査時間でのトラフィックの混雑を解消し、検査室の効率を高めるように設計されたワークフロー最適化プロジェクトを完了しました。台湾の臨床検査医学学会の会議でポスター発表を行った彼らの結果[1]は、わずかな変更であっても業務の合理化に大きな違いをもたらすことができることを示しています。
ワークフロー最適化プロジェクト後まもなく、肝細胞癌の診断を助けるために使用されるバイオマーカーであるPIVKA-IIを追加するというCGMH Linkouの決定によって実証されるように、新たな効率はまた、試験メニューの拡大を促進することができます。
この取り組みは、免疫組織化学検査のための2つのトラックに焦点を合わせ、これらは通常の検査トラックと緊急の検査トラックとに大まかに分けられましたが、その区別に常に従ったわけではありません。まとめると、トラックは33の臨床検査をサポートしました。 チームは、ピーク時の検査時間中に検体が蓄積され、うっ血問題が発生して、結果を臨床パートナーに報告する能力が遅れることに気づいていました。
CGMHの臨床検査技師であるPo-Wen Gu氏は次のように述べています。「一方のモジュールは他方よりも多くの検査を実行する可能性があり、一方は完全に満杯で、他方は空の状態で待つことになります。業務をより簡単に管理し、より明確に他部署に報告できるように最適化したいと考えました。」
数か月分の試験データを詳細に分析したところ、2つのトラック間の著しい不均衡が明らかになりました。一方は他方よりも30%多い試験を処理し、うっ血の問題をもたらしました。1つ目のトラックは2つ目よりも多くのタイプの検査を処理し、不均衡に寄与しただけでなく、検査室管理にとってより複雑な状況を作り出しました。さらに、検査室は、最初のトラックでのみビタミンD試験実行のためにサンプル量が大幅に増加したことを経験していました。アッセイ反応には27分を要し、サンプル処理の遅れを説明するのに役立ちました。
この状況を改善するために、チームはベンダーと協力して、試験需要、アッセイ反応時間、および装填操作を慎重に検討しました。また、2番目のトラックにビタミンD検査機能を追加し、ピークテスト時間中に1番目のトラックの負荷を軽減するために使用できるようになりました。
最適化イニシアチブは成功でした。アッセイ再分布後、2つのトラック間のサンプル作業負荷の差は30%から10%に低下しました。バランスと効率を達成することが主な目標でしたが、この最適化により検査所要時間も短縮され、ピーク時の検査所要時間が98分から72分に短くなりました。
CGMH Linkou検査室のテクニカルディレクターであるDr Chia-Ni Linは次のように述べています。「当初、目標は所要時間を変えることではなく、実際には効率を改善することでした。しかし効率を高めることで、より多くのアッセイを機器に配置できるようになりました。実際、最適化後にPIVKA-IIを追加し、他に何ができるか考えています。」
さらに、検体の負荷がトラックごとに異なるように処理されるようになり、スタッフのテスト処理方法の柔軟性が向上しました。チームはまた、製造業者の推奨事項よりも頻繁に変更する必要がある技術的部品を特定する機会を得ました。現在、これらの部品は毎年変更される予定となっており、検査ワークフローにおける機器の稼働時間が増加する必要があります。
全体として、検査プラットフォームの臨床スループットが改善され、検査室がより多くのサンプルを処理し、以前の輻輳問題を克服することが可能になると同時に、操作の複雑さを低減し、ワークフロー管理を容易にしました。
現在のところ、この最適化作業により、検査室は増加する検査の需要に対応し、検査メニューを拡張する柔軟性を得ています。このチームは今後、患者の負担や検査量の増加が予想されることに対処するため、5年以内に開設する新しい施設をすでに計画しています。
参考文献：
[1] Optimization of reagent-loading manner for Automated Immunohistochemistry modules to improve testing turnaround time (Yu Wang, Po-Wen Gu, Chia-Ni Lin, 2022).
